python有哪些用途

這篇文章主要介紹了python有哪些用途，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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python都可以用來做什么？下面給大家介紹一下Python的應用方向：

01 Web開發(fā)

Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web開發(fā)中非常流行。

這些Web框架可以幫助你用Python編寫服務器端代碼(后端代碼)。這是在你的額服務器上運行的代碼，而不是運行在用戶設備和瀏覽器的代碼(前端代碼)。

02 數(shù)據(jù)科學

數(shù)據(jù)科學，這里包括機器學習，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。

1. 機器學習是什么

假設你想開發(fā)一個能夠自動檢測圖片內容的程序。給出圖1，你希望程序識別這是一只狗。

給出圖2，希望程序能識別這是一張桌子。

你可能會說，我可以寫一些代碼來做到這點。例如，如果圖片中有很多淺棕色像素，那么可以識別是狗。

或者可以檢測圖片中的邊緣，如果有很多直的邊緣，那么就是桌子。

但這種方法很快就不好用了。如果圖片中的狗不是棕色毛的怎么辦？如果圖片只顯示桌子的圓形部分怎么辦？

這里就需要用到機器學習了。

機器學習通過實現(xiàn)算法，該算法能夠自動檢測輸入中的模式。

例如，你將1000張狗的圖片和1000張桌子的圖片輸入給機器學習算法，讓它掌握狗和桌子間的區(qū)別。那么當你給出新的圖片讓它識別是狗還是桌子時，它就能夠進行判斷。

這有點類似孩子學習新事物的方式。孩子是如何學習認知狗或桌子的呢？就是通過大量的例子。

你不會明確告訴孩子：“如果某個毛茸茸的東西有淺棕色的毛發(fā)，那么就可能是狗?！?/p>

你會說，“這是狗，這也是狗。而這是桌子，那個也是桌子?！?/p>

機器學習算法的方式大致相同。

我們可以將相同的想法應用于：

推薦系統(tǒng)：比如YouTube，亞馬遜和Netflix

人臉識別

語音識別

以及其他應用。

你聽過的熱門機器學習算法包括：

神經(jīng)網(wǎng)絡

深度學習

支持向量機

隨機森林

你可以使用上述任何算法來解決前面提到的圖片標簽問題。

2. 將Python用于機器學習

有一些熱門的機器學習庫和Python框架。其中兩個最熱門的是scikit-learn和TensorFlow。

scikit-learn帶有一些內置的熱門機器學習算法。

TensorFlow是一個低級庫，能讓你創(chuàng)建自定義機器學習算法。

如果你剛開始進行機器學習項目，建議你先從scikit-learn開始。如果你開始遇到效率問題，那么可以使用TensorFlow。

3. 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化

假設你在一家在線銷售產(chǎn)品的公司工作。作為數(shù)據(jù)分析師，你會繪制這樣的條形圖。

從這張圖中可以看到在某個周日，男性用戶購買了400多件產(chǎn)品，女性用戶購買了350件產(chǎn)品。

作為數(shù)據(jù)分析師，對此你會提出一些可能的解釋。明顯的解釋是，該產(chǎn)品在男性用戶中更受歡迎。另一種是樣本量太小，而這種差異是偶然的。還可能呢是由于某種原因，男性往往在周日才購買該產(chǎn)品。

為了理解哪種解釋是正確的，你可以繪制另一個圖。

03 腳本

什么是腳本？

腳本通常是指編寫能夠自動執(zhí)行簡單任務的小程序。

比如公司有郵件支持系統(tǒng)，用來回復客戶通過郵件發(fā)送給我們的問題。

如果要計算包含關鍵字的郵件數(shù)量，以便分析我們收到的電子郵件。這可以手動完成，但可以通過寫了一個簡單的腳本來自動執(zhí)行此任務。

Ruby對于這類任務來說是個不錯的選擇。Python適合這類任務，因為它語法簡單，易于編寫，而且進行測試也很快。

04 其他用途

1. 嵌入式應用

我不是這方面的專家，但我知道Python可以與Rasberry Pi一起用，在硬件愛好者中很流行。

2. 游戲開發(fā)

你可以用PyGame來開發(fā)游戲，但這并不是最受歡迎的游戲引擎。你可以用它來開發(fā)業(yè)余愛好項目，但如果你對游戲開發(fā)很認真，建議不要選它。

我建議使用Unity的C＃，這是最受歡迎的游戲引擎之一。它能讓你為許多平臺開發(fā)游戲，包括Mac、Windows、iOS和Android。

3. 桌面應用

你可以用Python的Tkinter，但這并不是最熱門的選擇。Java，C＃和C ++等語言似乎更受歡迎。

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享python有哪些用途內容對大家有幫助，同時也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，遇到問題就找創(chuàng)新互聯(lián)，詳細的解決方法等著你來學習!

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